天气因素导致的航班延误问题研究

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1、第46卷第3期航空计算技术Vol.46No.32016年5月AeronauticalComputingTechniqueMay.2016天气因素导致的航班延误问题研究缪晨晖,朱星辉,高强(南京航空航天大学民航学院,江苏南京210016)摘要:针对天气干扰下的分季节的航班过站衔接时间优化问题,在对各个航班的潜在延误风险等级评价的基础上,通过历史数据研究天气因素导致的航班延误概率分布,求得各航班波及延误的期望,以优化前后总的波及延误之差最大化为目标函数,分别建立分季节优化松约束模型和紧约束模型,对航班衔接过站时间进行优化。最后以国内某航空公司的航班数据为算例,进行验证并比较。研究结果表明,分季节的

2、松约束模型和紧约束模型均比原计划减少了波及延误的时间,且松约束模型的优化效果更明显。关键词:航班衔接;天气干扰;延误风险分级;波及延误中图分类号:V355文献标识码:A文章编号:1671-654X(2016)03-0017-03ResearchonFlightDelayProblemwithWeatherInterferenceMIAOChen-hui,ZHUXing-hui,GAOQiang(CollegeofCivilAviation,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,China)Abstract:The

3、researchconsidertheweatherseasonpointsundertheinterferenceofflightstationconnect-ingtimeoptimizationproblem,onpotentialdelaysofflights,onthebasisofriskassessmentthroughthehistoricaldataresearchweathercausesdelaysprobabilitydistribution,theexpectationsofeachaffectedflightdelays,andthentooptimizetheto

4、taldelayspreadbeforeandafterthedifferencebetweenthemaxi-mizationastheobjectivefunction,respectivelysetuppointsseasonoptimizationmodelandtightcon-straintsmodel,optimizetheflighttoconnectandstandingtime.Finallyadomesticairlinesflightdataasexample,toverifyandcompare.Theresultsshowthattheseason'smodelan

5、dtightconstraintsmodelarecomparedtotheoriginalplan,reducedtheamountoftimedelayspreadandlooseconstraintmodeloptimi-zationeffectismoreobvious.Keywords:flightconnection;weatherinterference;delayriskclassification,propagateddelays引言延误近似服从于正态分布;2003年Krozel、Hoffman、[2]Penny经过统计分析航班起飞延误、到达延误、飞行近几年来,民航运输业高速

6、发展,随之而来的航班延误等数据以及天气有关的延误在一年中的变化趋延误问题也越来越严重。根据民航局统计资料,截止势,并分析延误趋势是否符合季节性的特征;2007年,到2015年第三季度,国内航班正常率已经从2008年[3]9月的86.85%大幅下降到63.31%,在导致航班不正Abdel-Aty、Lee、Bai分析了天气周期性变化对延误常的原因中,天气因素占32.12%,空管因素占的影响,并采用统计分析的方法得出机场航班到达延31.16%,航空公司因素占14.38%,可见天气因素在误的日周期性模式、月周期性模式以及季周期性模式;[4]导致航班延误的各因素中占了较大比例。因此,对天2010年Ban

7、aVarSridhar等人提出了恶劣天气影响气因素导致的航班延误问题进行研究具有重要的意下,航班离港时间和航线选择优化模型。国内方面,[5]义。天气因素对航班延误的影响方面研究成果较丰2005年王世杰从理论层面分析了影响航班正常运富,国外方面,2002年Mueller[1]等人经统计分析给出行的主要天气因素,包括低能见度、雷雨、风、气温等;[6]延误时间的变化趋势,指出天气是最大的航班延误干201